復雜電子系統(tǒng)綜合診斷與故障預測關鍵技術研究.pdf

1、由于傳統(tǒng)的“計劃維修”和“事后維修”存在著很多缺陷,已經很難滿足設備維修保障的需求。因此,故障預測與健康管理(Prognostic and Health Management, PHM)技術誕生了。正因為PHM技術表現(xiàn)出的各種優(yōu)勢,成為當前研究的重點。基于上述原因,論文的主要研究工作有:
　　1.電子系統(tǒng)故障預測與健康管理策略的研究。首先啟動故障預測框架,對監(jiān)測的信號進行預測,如果預測信號超過信號故障容限,則首先啟動針對模塊級故障

2、診斷的多信號模型診斷推理,若速度優(yōu)先,可選擇實時診斷推理方法;若精度優(yōu)先,可選擇基于拉格朗日松弛診斷方法,以確定潛在的故障模塊。然后則啟動針對元件級故障診斷的基于最小二乘支持支持向量機診斷方法,確定具體的故障元件,對故障模塊或元件進行修復、替換與重新測試。
　　2.基于粒子濾波模擬電路故障預測方法的研究。論文主要以模擬電路為主要研究對象,提出了模擬電路故障預測框架。首先輸入測試激勵信號;然后進行特征提取,特征提取是被測電路故障預測

3、的關鍵部分,特征選取的好壞直接影響到是否能夠反映出被測電路壽命退化的趨勢。在特征提取之后,往往需要對提取的特征進行一定的處理,即需要將提取的特征進行轉換處理以反映出電路性能退化的趨勢,稱之為故障指示器。最后,根據(jù)設定好的失效閾值,采用粒子濾波預測算法就可以預測被測電路的剩余使用壽命,為整個電子系統(tǒng)的使用壽命提供了有效的參考標準。
　　3.基于多信號模型多故障診斷方法的研究。復雜電子系統(tǒng)故障模式多,而且易發(fā)生多故障,而系統(tǒng)級多故障診

4、斷問題一直以來是個比較困難的問題。本論文對基于多信號模型的系統(tǒng)級多故障診斷方法進行了深入研究,對比了實時診斷與基于拉格朗日松弛兩種故障診斷方法的性能,實驗表明多信號模型非常適合于復雜電子系統(tǒng)系統(tǒng)級故障診斷定位。另外,針對多信號模型測試不可靠問題,提出了一種快捷簡單的不可靠測試預警算法。
　　4.基于多特征模擬電路故障診斷方法的研究。對于支持向量機這類數(shù)據(jù)驅動故障診斷方法,重點是特征提取,即針對不同故障類型,設計最好的特征向量,以取